//请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 
//
// 实现 LRUCache 类： 
//
// 
// 
// 
// LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 
//key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。 
// 
//
// 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。 
// 
// 
//
// 
//
// 示例： 
//
// 
//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//
//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
//
// 
//
// 提示： 
//
// 
// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 10000 
// 0 <= value <= 10⁵ 
// 最多调用 2 * 10⁵ 次 get 和 put 
// 
// Related Topics 设计 哈希表 链表 双向链表 👍 2251 👎 0

package leetcode.editor.cn;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

class LruCache {
    public static void main(String[] args) {
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    /*class LRUCache {

        Map<Integer, Integer> lruMap;
        int capacity = 0;

        public LRUCache(int capacity) {
            lruMap = new HashMap<>(capacity);
            this.capacity = capacity;
        }

        public int get(int key) {
            if (lruMap.containsKey(key)) {
                // 操作过就使value加一
                lruMap.put(key, lruMap.getOrDefault(key, 0) + 1);
                return key;
            }

            return -1;
        }

        public void put(int key, int value) {
            if (lruMap.size() >= capacity) {
                int minValue = Integer.MAX_VALUE;
                int key1 = 0;
                for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : lruMap.entrySet()) {
                    if (entry.getValue() != key && entry.getValue() < minValue) {
                        key1 = entry.getKey();
                    }
                }
                lruMap.remove(key1);
            }
            lruMap.put(key, 1);
        }
    }*/


    // 使用提供的LinkedHashMap实现
    /*class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {

        int capacity = 0;

        public LRUCache(int capacity) {
            super(capacity, 0.75F, true);
            this.capacity = capacity;
        }

        public int get(int key) {
            return super.getOrDefault(key, -1);
        }

        public void put(int key, int value) {
            super.put(key, value);
        }

        @Override
        protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
            return size() > capacity;
        }

    }*/

    class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {

        // 构造双向链表
        class DLinkedNode {
            int key;
            int value;
            DLinkedNode prev;
            DLinkedNode next;

            public DLinkedNode() {
            }

            public DLinkedNode(int key, int value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
        }

        // 初始化变量
        Map<Integer, DLinkedNode> map;
        DLinkedNode head, tail;  // 首尾虚拟头节点
        int size = 0;
        int capacity = 0;

        public LRUCache(int capacity) {
            this.size = 0;
            this.capacity = capacity;
            map = new HashMap<>(capacity);

            // 初始化虚拟头尾节点
            head = new DLinkedNode();
            tail = new DLinkedNode();
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }

        public int get(int key) {
            DLinkedNode dLinkedNode = map.get(key);
            if (dLinkedNode == null) {
                // 不存在直接返回-1
                return -1;
            }

            // 如果key存在，移动到头部
            moveToHead(dLinkedNode);
            return dLinkedNode.value;
        }

        public void put(int key, int value) {
            DLinkedNode dLinkedNode = map.get(key);
            if (dLinkedNode == null) {
                // 不存在，需要构建并放入头部
                DLinkedNode node = new DLinkedNode(key, value);
                addHead(node);
                // 哈希表中也放入映射关系
                map.put(key, node);
                size++;

                // 此时如果容量超过限定值，需要删除尾部元素
                if (size > capacity) {
                    DLinkedNode tailPrevNode = removeTail();
                    // 删除hash表
                    map.remove(tailPrevNode.key);
                    size--;
                }
            } else {
                // 如果存在，修改值并移动到头部
                dLinkedNode.value = value;
                moveToHead(dLinkedNode);
            }
        }

        // 加入头部
        public void addHead(DLinkedNode node) {
            node.next = head.next;
            node.prev = head;
            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }

        // 移动到头部
        public void moveToHead(DLinkedNode node) {
            removeNode(node);
            addHead(node);
        }

        // 删除指定节点
        public void removeNode(DLinkedNode node) {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }

        // 删除尾部节点
        public DLinkedNode removeTail() {
            DLinkedNode node = tail.prev;
            removeNode(node);
            return node;
        }
    }

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
